## Strategi Promosi untuk Meningkatkan Penjualan Kedai Kopi Desimal Menggunakan Algoritma K-Medoids Clustering
Anggi Octa Fadilah, Baenil Huda, Agustia Hananto, Tukino *
Fakultas Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Universitas Buana Perjuangan Karawang, Karawang, Indonesia Email: 1 si19.anggifadilah@mhs.ubpkarawang.ac.i, 2 baenil88@ubpkarawang.ac.id, 3 agustia.hananto@ubpkarawang.ac.id, 4,* tukino@ubpkarawang.ac.id Email Penulis Korespondensi: tukino@ubpkarawang.ac.id Submitted 20-01-2023 ; Accepted 20-02-2023 ; Published 27-02-2023

## Abstrak
Kedai kopi Desimal merupakan kedai kopi yang terletak dikota karawang dan merupakan kedai kopi yang sudah ramai oleh banyak pelanggan, kedai kopi Desimal sudah berdiri sejak tahun 2020 hingga saat ini. Kedai kopi Desimal menawarkan 35 item menu yang beragam, dan penjualannya dapat berfluktuasi, terkadang mengalami peningkatan dan terkadang mengalami penurunan pada kualitas item menu yang dijual. Pada permasalah ini data penjualan pada kedai kopi Desimal tidak digunakan untuk meningkatkan kualitas penjualan, data penjualan itu  hanya dijadikan arsip bagi kedai kopi, jika data dianalisis dengan baik, maka akan bermanfaat untuk menentukan item menu mana yang laku terjual dan tidak laku juga. Dengan menganalisis data penjualan, maka akan dapat ditentukan menu mana yang perlu diperbaiki dalam hal penjualan. Informasi ini kemudian dapat digunakan oleh pihak kedai kopi sebagai acuan dalam  menyusun  strategi  promosi  yang  bertujuan  untuk  meningkatkan  produk  menu  tersebut  dalam  penjualan.  Untuk  mengetahui berapa  banyak  menu  yang  terjual  pada  kedai  kopi  Desimal  dilakukan  penelitian  dalam  bentuk  clustering.  Penelitian  ini  dilakukan dengan  menganlisis  data  penjualan  dalam  bentuk exel ,  metode  K-Medoids  digunakan  untuk  membuat  kluster  berdasarkan  data penjualan produk yang telah diperoleh dari Kedai Kopi Desimal. Dari hasil clustering tersebut terdapat 3 cluster yang diklaterisasi sebagai tinggi, sedang, dan rendah, dan akurasi ditentukan menggunakan alat RapidMiner. Dari 35 item yang dianalisis, klaster pertama berisi 18 item yang dinilai paling tinggi, klaster kedua berisi 12 item yang tergolong sedang, dan klaster ketiga berisi 5 item yang tergolong terendah. Dari hasil tersebut terdapat 5 item pada penjualan yang tergolong rendah maka dari itu strategi promosi diperlukan untuk meningkatkan produk menu tersebut.
Kata Kunci: Data Mining; K-Medoid; Rapidminer; Clustering; Kedai Kopi

## Abstract
The Decimal coffee shop is a coffee shop located in the city of Karawang and is a coffee shop that is already busy with many customers, the Decimal coffee shop has been established since 2020 until now. Decimal coffee shop offers 35 diverse menu items, and sales can fluctuate, sometimes increasing and sometimes decreasing in the quality of the menu items sold. In this problem, sales data at Decimal coffee shops is not used to improve sales quality, the sales data is only used as an archive for the coffee shop, if the data is analyzed properly, it will be useful to determine which menu items are selling well and which are not selling well. By analyzing sales  data, it will be possible to determine which menu needs to be improved in terms of sales. This information can then be used by the coffee shop as a reference in developing a promotional strategy aimed at increasing sales of the menu product. To find out how many menus are sold at Decimal coffee shops, a clustering study was carried out. This research was conducted by analyzing sales data in excel form, the K-Medoids method was used to create clusters based on product sales data that had been obtained from the Decimal Coffee Shop. From the clustering results, there are 3 clusters which are classified as high, medium, and low, and the accuracy is determined using the RapidMiner tool. Of the 35 items analyzed, the first cluster contains 18 items which are rated the highest, the second cluster contains 12 items which are classified as moderate, and the third cluster contains 5 items which are classified as the lowest. From these results there are 5 items on sales that are classified as low, therefore a promotional strategy is needed to increase the menu product.
Keywords : Data Mining; K-Medoid; Rapidminer; Clustering; Coffee Shop

## 1. PENDAHULUAN
Kedai kopi Desimal merupakan sebuah kedai kopi yang berdiri pada tahun 2020 hingga saat ini, terletak di kota karawang yang  letak strategis nya mudah dijangkau oleh banyak orang. Pada dasarnya kedai kopi merupakan tempat yang sering dikunjungi  oleh  masyarakat,  karena  saat  ini  kedai  kopi  sering  digunakan  untuk  berbagai  kegiatan  seperti  sekedar berkumpul bersama, menikmati makanan dan minuman, serta bertukar pikiran dalam pekerjaan[1]. Kedai kopi Desimal memiliki 35 item menu yang berbeda, sebagian besar menu tersebut tidak selalu mengalami peningkatan namun terdapat juga penurunan dalam penjualan. Dalam data-data penjualan tersebut belum terlihat peningkatan dan penurunan terhadap item menu yang terjual karena data penjualan pada kedai kopi Desimal tidak digunakan untuk melihat peningkatan dan penurunan  pada  setiap item menu  yang  terjual,  maka  dari  itu  data  pembelian item tersebut  hanya  dijadikan  arsip  bagi kedai kopi Desimal dan tidak dimanfaatkan untuk pengembangan strategi promosi[2].
Keputusan  tentang  cara  berpromosi  harus  didasarkan  pada  data  yang  ada,  data  tersebut  dapat  menjadi  aspek penting dalam menentukan pola penjualan dengan mengamati perilaku pembelian konsumen. Jika data dianalisis secara efektif, maka dapat terungkap produk mana yang paling populer dan mana yang tidak laku, dengan begitu memungkinkan perbaikan item menu yang kurang baik untuk meningkatkan strategi promosi[3]. Dengan demikian, data tersebut perlu diolah untuk mendapatkan hasil yang sesuai dengan mengkategorikan menjadi tiga kelompok dengan penjualan tinggi, sedang, dan rendah[4]. Ini akan memberikan wawasan tentang menu mana yang paling sedikit terjual, dan informasi ini kemudian dapat dimanfaatkan oleh kedai kopi Desimal dalam membuat strategi penjualan[5].
Hal 128−135 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Data penjualan yang digunakan berbentuk file excel dan dipisahkan berdasarkan bulan yang berbeda mulai dari awal tahun 2022 hingga akhir tahun tersebut[6]. Dengan kemampuan pemrosesan data yang efisien dan tepat, teknologi informasi memungkinkan data tersebut dimanfaatkan sebagai sumber informasi yang berharga setelah diproses[7]. Data mining digunakan untuk  mengekstrak  informasi dari  kumpulan data besar, dan pengelompokan diterapkan ketika data tidak memiliki kelompok yang telah ditentukan sebelumnya[8][9]. Clustering bertujuan untuk mengungkap struktur yang tidak diketahui  dalam data dan mengkategorikannya ke dalam kelompok yang relevan[10]. Pemanfaatan algoritma K- Medoids  dengan  metode Euclidean  Distance efisien  dalam  menangani  dataset  yang  berbasis  numerik  dan  teks, menentukan jarak terdekat antara medoid dan titik data lainnya selama pemrosesan data[11]. Selanjutnya, alat Rapidminer dapat digunakan, menyederhanakan dan meningkatkan keakuratan ekstraksi dan pemrosesan data[12].
Sebelumnya  ada  penelitian  yang  sejenis  berkaitan  tentang  metode  K-Medoids  clustering.  penelitian  yang dilakukan oleh Didik Maulana dan Siti Sundari tentang Penerapan Algortimat K-Medoids Dalam Klasterisasi Penyebaran Tempat  Ibadah  Di  Sumatera  Utara,  Dari  hasil  penelitian  tersebut  menghasilkan  5  cluster  [13].  Sulastry  Silitonga  dan kawan-kawan,  Pengelompokan  Nilai  Akademik  untuk  Menentukan  Kenaikan  Kelas  Menggunakan  Algoritma  K- medoids, Metode ini mengelompokkan siswa berdasarkan prestasi akademiknya dan hasilnya menjadi 3 klaster - klaster 1 terdiri  dari 18 item, klaster 2 terdiri dari  44 item, dan klaster 3 terdiri dari 30 item[8]. Abizar Ar Rifa’I dan kawan- kawan Penerapan Algoritma K-Medoids Dalam Klasterisasi Penjualan Laptop, mengelompokkan data penjualan laptop menggunakan metode data mining algoritma k-medoids clustering.  Peneliti melakukan perhitungan pada 1000 sampel data  dan  menemukan  bahwa  data  tersebut  dapat  dibagi  menjadi  3  kelompok[10].  Fajar  Ageng  Bramasta  dan  Risa Helilintar,  Penerapan  Data  Mining  Untuk  Menentukan  Strategi  Penjualan  Toko  Sepatu,  Cluster  yang  terbentuk dikategorikan  menjadi  3  kategori,  yaitu  terpopuler,  rata-rata,  dan  terendah[14].  Domi  Sepri  dan  Yuka  Firmazid, Pengelompokan  Penyebaran  Covid-19  di  Kota  Padang  Menggunakan  Algoritma  K-Medoids,  hasil  penelitian menggunakan 5 cluster dengan menggunakan algoritma K-Medoids dan alat Rapidminer Studio 9.9.002[15]. Dibandingkan dengan penelitian sebelumnya, penelitian ini menggunakan algoritma clustering K-Medoids yang sama untuk pengelompokan. Namun, fokus penelitiannya berbeda karena bertujuan untuk mengkategorikan item menu di kedai kopi Desimal menjadi tiga kelompok berdasarkan tingkat penjualannya, tinggi, sedang, atau rendah[16]. Hasil dari penelitian ini akan memberikan informasi yang berharga bagi kedai kopi tersebut agar dapat meningkatkan strategi promosinya dan meningkatkan penjualan produk menu yang kurang laku[17].
Pada  kedai  kopi  Desimal  terdapat  beberapa  menu  seperti  V60,  Kopi  Susu,  Jap  Style  dan  masih  banyak  menu lainnya.  Permasalahan  yang  terdapat  pada  data  yang  diambil  dari  kedai  kopi  Desimal  yaitu  belum  dilakukan pengelompokan data yang mengakibatkan kuranngnya informasi mengenai berapa produk menu yang terjual mulai dari penjualan tertinggi hingga penjualan rendah[4]. Maka dari itu untuk meningkatkan penjualan produk menu pada kedai kopi Desimal diperlukan strategi promosi[3], untuk itu proses clustering dilakukan pada penelitian ini untuk mengetahui produk  mana  saja  yang  dapat  dijadikan  sampel  untuk  meningkatkan  produk  menu[13].  Data  di  dapat  dari  transaksi penjualan menghasilkan sejumlah besar data yang akan digunakan untuk clustering produk pada kedai kopi desimal, dan dengan menggunakan tools Rapidminer sebagai alat untuk mendapat hasil yang akurat dengan cara mengolah data yang didapat menggunakan metode K-Medoids clustering [18]. Dengan demikian, hasil clustering dapat memberikan wawasan untuk  meningkatkan  kualitas  penjualan  dengan  mempertimbangkan  taktik  promosi  yang  bertujuan  untuk  mendukung kedai kopi Desimal[15].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Proses penelitian ini meliputi observasi dan pengumpulan data, yang kemudian diinput ke dalam Microsoft Excel untuk diproses  menggunakan  algoritma  K-Medoids[6].  Hasilnya  kemudian  diterapkan  ke  Rapid  Miner  untuk  memastikan keakuratannya[2]. Langkah-langkah penelitian dapat divisualisasikan dalam gambar berikut.
Hal 128−135 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Keterangan : a. Studi Literatur
Pada  tahapan  ini  langkah  untuk  mengumpulkan  informasi  terkait  metode  atau  masalah  yang  terjadi  yaitu  dengan pengumpulan informasi  yang diperoleh dari artikel jurnal penelitian sebelumnya yang berkaitan dengan Data Mining, Alogaritma K-Medoids dan bahan lainnya untuk mendukunng tujuan penelitian.
b. Rumusan Masalah
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengidentifikasi  item  menu  yang  tidak  baik  dalam  penjualan  dan mencari cara untuk memperbaikinya. Dengan demikian, penelitian ini akan mengumpulkan wawasan baru yang akan membantu dalam pengolahan data dan strategi promosi yang efektif untuk kedai kopi Desimal.
c. Pengumpulan Data
Pada proses ini pengumpulan dataset di dapat dari aplikasi kasir Moka, data tersebut akan diolah dalam bentuk exel yang akan dijadikan sampel pada penelitian ini.
d. Identifikasi Cluster
Tahapan ini adalah memilih cluster secara acak dari dataset yang sudah dikumpulkan. e. Pengolahan Data
Pengolahan  data  dilakukan  untuk  proses  penyelesaian  masalah  yang  menggunakan  Algoritma  K-Medoids  untuk clusterisasi dan penggunaan tools Rapidminer untuk membantu ke akuratan hasil. f. Hasil
Pada tahap terakhir dari penyelesaian masalah adalah mendapatkan hasil keputusan dari penelitian.

## 2.1 Data Mining
Data mining adalah proses yang digunakan untuk mengidentifikasi pola dan hubungan yang tersimpan dalam basis data yang besar. Ini adalah metode yang digunakan untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menerjemahkan informasi yang tersimpan  di  dalam  basis  data  ke  dalam  pengetahuan  yang  dapat  digunakan  oleh  para  praktisi.  Data  mining mengkombinasikan teknik matematika, statistik, dan informasi untuk menemukan pola dan hubungan dalam data yang dapat menjadi informasi yang berguna[19]. Data mining dapat digunakan di berbagai bidang, termasuk bisnis, keuangan, kesehatan,  dan  penelitian  ilmiah.  Ini  dapat  membantu  organisasi  untuk  lebih  memahami  data  mereka  dan  membuat keputusan yang lebih tepat tentang cara menggunakannya secara efektif[20].

## 2.2 Algoritma K-Medoids
K-medoids  merupakan  sebuah  algoritma  clustering  yang  mirip  dengan  k-means,  tetapi  menggunakan  medoid  sebagai representasi dari setiap cluster bukan mean (rata-rata). Medoid adalah objek dalam cluster yang paling dekat ke rata-rata semua objek dalam cluster tersebut. Algoritma ini berfokus pada memberikan jarak terpendek antara data yang terkait dalam setiap cluster.  Algoritma ini dapat menentukan titik medoid untuk setiap cluster dan menghitung jarak antara data dalam setiap cluster tersebut. Setelah semua titik telah diatur, algoritma k-medoids akan mencari jarak terpendek antara titik medoid dan titik lain dalam setiap cluster[12][13]. Jika jarak terpendek lebih panjang daripada jarak lain, algoritma akan mencari alternatif lain untuk mengurangi jarak. Untuk menghitung jarak antara titik pusat awal dengan medoid – medoid tersebut adalah menggunakan rumus Euclidian Distance [18].  Langkah-langkah dasar dari algoritma k-medoids adalah sebagai berikut:
a. Tentukan jumlah cluster yang diinginkan, yang disebut k.
b. Tentukan k medoid awal secara acak dari data.
c. Masukan setiap objek ke cluster yang dipimpin oleh medoid terdekat.
d. Hitung  medoid  baru  untuk  setiap  cluster  dengan mencari  objek  yang  paling  dekat  ke  rata-rata  semua  objek  dalam cluster  tersebut.  Alokasikan  setiap  objek  ke  cluster  terdekat  menggunakan  rumus  perhitungan  jarak Euclidian Distance sebagai berikut:
𝑑(𝑥, 𝑦) = ‖𝑥 − 𝑦‖ = √∑ (𝑥𝑖 − 𝑦𝑖) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
e. Jika medoid baru berbeda dari medoid sebelumnya, masukan ulang setiap objek ke cluster yang dipimpin oleh medoid terdekat.
f. Ulangi langkah 4 dan 5 sampai tidak ada perubahan lagi pada medoid.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini,  data yang digunakan berasal dari  penjualan kedai kopi  desimal yang terdiri dari  35 produk menu dimana data tersebut akan diolah menggunakan metode k-medoids dengan bantuan tools Rapidminer. Maka dari itu proses pengolahan data dalam penelitian ini akan dijelaskan sebagai berikut:

## 3.1 Pengolahan Data Awal
a. Rekapitulasi Data
Pada pengolahan data awal datset yang di dapat dalam bentuk exel akan diolah nantinya menggunakan Algortima K-Medoids clustering. Berikut merupakan tabel dataset yang di dapat dari kedai kopi Desimal.
Hal 128−135 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Table 1. Dataset Penjual Desimal
No  Product_Menu B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 B9 B10  B11  B12  B13 1 Americano 41 60 45 43 38 35 31 33 37 48 29 33 28 2 Chiken Katsu 18 17 10 14 25 17 21 14 18 17 13 11 12 3 Coffe Latte 35 38 41 31 35 39 37 36 31 39 28 25 37 4 VietnamDrip 38 37 36 31 39 31 35 17 41 30 37 21 37 5 Jap Style 37 36 47 33 44 36 37 24 26 25 31 31 33 6 V60 15 23 11 17 26 25 10 9 16 13 15 18 22 7 Redevelvet 22 20 20 15 20 18 18 9 14 13 18 17 9 8 GreenTea 33 26 36 40 39 39 36 40 34 36 36 26 29 9 Taro 40 45 55 44 49 61 35 33 33 39 33 30 42 10 Lecy Tea 89 82 97 76 98 78 79 69 60 78 61 64 79 …  … … … … … … … … … … … … … … 30 Croffle Strawbery Almond 161  142  147  158  135  146  100  119  112  129 116 135 90 31 Sakura Kissed 37 37 41 36 42 17 29 43 30 42 35 28 25 32 Banana Smothie 42 42 46 41 39 22 40 33 40 30 32 43 23 33 Lemonade Rise 55 55 35 55 49 46 48 35 50 30 40 47 59 34 Hottie Caffein 168  157  156  151  165  154  127  148  135  129 123 164 146 35 Kopi Susu Desimal 124  124  145  143  137  154  123  135  132  149 148 128 120
Pada tabel 1 merupakan data awal penjualan yang terdapat pada kedai kopi Desimal. Terdapat 35 item menu yang akan  diolah  menggunakan  Algoritma  K-Medoids.  Selanjutnya  proses  menentukan  nilai  cluster  terdapat  pada  tabel  2 sebagai titi pusat awal yang digunakan.

## b. Menentukan Nilai Cluster
Teknik  clustering  menggunakan  algoritma  K-Medoids,  data  diolah  serta  dimodifikasi  agar  sesuai  dengan  kebutuhan penelitian sehingga model yang dihasilkan dapat mengelompokkan data secara efektif.  Data dipilih untuk membentuk kelas C1, C2, dan C3, atau menjalankan fungsi suatu algoritma sesuai dengan tujuan penelitian untuk menilai keakuratan atau  kinerja  data.  Dari  hasil  dataset  tersebut  dijadikan  3  cluster,  pemilihan  cluster  dilakukan  secara  acak  untuk menentukan kategori medoids yang tinggi, sedang dan rendah sebagai perhitungan pada iterasi pertama, nilai pusat cluster ( centroid) yang telah di pilih adalah seperti pada tabel 2 berikut:
Table 2 . Nilai Pusat Cluster Titik Pusat Awal B1 B2 B3 B4 B5 B6 …  B13 Tiramisu 14 17 19 9 18 18 … 15 Havanas Orange 37 47 50 42 36 34 … 39 Havanas Strawbery 46 45 50 71 68 58 … 54
Setelah memilih centroid secara acak akan dihitung jarak antara setiap pusat cluster dengan variabel menggunakan rumus perhitungan Euclidian Distance . Seperti pada contoh berikut:
C1(1,1)  =  √(14-41) 2 +(17-60) 2 +(19-45) 2 +(9-43) 2 +(18-38) 2 +(18-35) 2 +(15-31) 2 +(12-33) 2 +(17-37) 2 +(21-48) 2 +(15- 29) 2 +(13-33) 2 + (15-28) 2 =  87,69264507
C2(1,2)  =  √(37-41) 2 +(47-60) 2 +(50-45) 2 +(42-43) 2 +(36-38) 2 +(34-35) 2 +(34-33) 2 +(26-37) 2 +(31-48) 2 +(32-29) 2 +(23- 33) 2 +(39-28) 2 +(39-28)^2 = 27,51363298
C3(1,3)  =  √(46-41) 2 +(45-60) 2 +(50-45) 2 +(71-43) 2 +(68-38) 2 +(58-35) 2 +(31-31) 2 +(33-33) 2 +(40-37) 2 +(39-48) 2 +(35- 33) 2 +(54-28) 2 + = 59,56509045
Setelah menghitung jarak maka tabel 3 berikut menunjukan hasil perhitungan Euclidian Distance :
Table 3 . Perhitungan Iterasi 1 NO C1 C2 C3 kedekatan clsuter 1 87,69264507  27,51363298  59,56509045  27,51363298 2 2 15,68438714  69,33253205  120,7559522  15,68438714 1 3 70,40596566  21,30727575 62,4899992  21,30727575 2 4 66,88049043  30,06659276  66,65583245  30,06659276 2 5 69,84983894  19,18332609  59,85816569  19,18332609 2 6 21,23676058  66,19667665  115,5465274  21,23676058 2 7 16,30950643  65,12296062  119,3063284  16,30950643 1 8 71,54718723  36,68787266  61,50609726  36,68787266 2 9 97,74456507 35  38,34057903 35 2
Hal 128−135 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
10 227,3301564  145,8149512  116,0818677  116,0818677 3 … … … … … … 30 419,4818232  303,5457132  306,5958252  303,5457132 3 31 72,18725649  36,68787266  71,60307256  36,68787266 3 32 80,9197133  27,22131518  65,80273551  27,22131518 2 33 117,2476013  46,38965402  41,84495191  41,84495191 3 34 480,2166178  374,8186228 366,862372 366,862372 3 35 434,0264969  332,7491548  322,4577492  322,4577492 3 Total Cost 17403,24659 4464,859281
Setalah  mendapatkan  hasil  jarak  kedekatan  dari  setiap  objek  pada  iterasi  pertama  yang  terdapat  pada  tabel  3 menunjukan, cluster 1 pada iterasi pertama menghasilkan 12 item menu, cluster 2 menghasilkan 16 item menu dan cluster 3  menghasilkan  7  item  menu.  Setelah  itu  hitung  kembali  setiap  cluster  menggunakan  perhitungan  yang  sama  dengan menentukan nilai centroid (non medoid) seperti pada tabel 4 untuk menentukan jarak tiap objek pada iterasi kedua, ikuti langkah yang sama seperti sebelumnya.
Table 4 . Pusat Cluster Baru Titik Pusat Awal B1 B2 B3 B4 B5 B6 ... B13 Kopi Susu Desimal  124 124 145 143 137 154 … 120 Lemonade Rise 55 55 35 55 49 46 … 59 Betsu No Katsu 20 15 14 24 21 22 … 12
Centroid baru ini dihitung menggunakan rumus seperti pada perhitungan iterasi 1, berikut adalah hasil perhitungan dari iterasi ke 2:
Table 5 . Hasil Iterasi 2 NO C1 C2 C3 kedekatan cluster 1 353,1161282  52,64028875  85,53361912  52,64028875 2 2 433,4824103  114,5993019  18,22086716  18,22086716 3 3 365,6528408  56,76266379  68,43244844  56,76266379 2 4 372,6821702  57,07889277  64,64518544  57,07889277 2 5 369,5754321  57,39337941  65,13831438  57,39337941 2 6 429,9604633  109,6083938  28,3019434 28,3019434 3 7 431,5981928  113,1768528  16,73320053  16,73320053 3 8 365,2396474  59,31273051  67,50555533  59,31273051 2 9 341,398594 47,33920151  95,18403227  47,33920151 2 10 216,6610256  123,4746938  223,2644172  123,4746938 2 … … … … … … 30 74,4848978  311,8332888  415,7126411 74,4848978 1 31 368,9769641  66,67833231  67,96322535  66,67833231 2 32 361,509336  53,61902647  75,55130707  53,61902647 2 33 327,4599212 0  114,2497265 0 2 34 84,76437931  369,2329888  477,0178194  84,76437931 1 35 0  327,4599212  430,8978997 0 1 Total Cost 21550,25477 1798,813017
Pada tabel 5 merupaka hasil perhitungan pada iterasi ke 2, perhitungan berhenti pada iterasi ke 2 karena tidak ada data  yang  berpindah  cluster.  Jika  pada  iterasi  1  hingga  iterasi  2  masih  terdapat  perubahan  maka  hitung  ulang  sampai mendapat hasil pada iterasi seseuai. Selanjutnya proses pengolahan data dilakukan menggunakan tools Rapidminer untuk mendapatkan hasil yang baik dan akurat.

## 3.2 Proses Pengolahan Rapidminer
Penggunaan rapidminer dengan menggunakan metode k-medoids dilakukan untuk  membentuk  kelompok cluster yang akurat. Dalam penelitian ini, metode klasterisasi dengan algoritma K-Medoids digunakan untuk membentuk kelompok cluster yang akurat. Pengujian dilakukan menggunakan tools Rapid Miner. Berikut merupakan proses pemgolahan dataset untuk mencari nilai cluster dari data tertinggi, menengah dan rendah.
Hal 128−135 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Gambar 2 . Proses Clustering Rapidminer
Gambar 2 menjelaskan proses awal memasukan data exel ke dalam Rapidminer, dengan memasukan 3 nilai karena penelitian  ini  mengelompokan  3  cluster.  Setelah  itu  lakukan  running  pada  proses  untuk  mendapatkan  hasil  clustering Algoritma K-Medoids yang diterapkan pada Rapidminer. Hasil clustering dapat dilihat pada gambar berikut pada gambar dibawah ini.
Gambar 3 . Hasil Clustering pada Rapidminer
Pada bagian ini, data berhasil diproses seperti pada hasil gambar di atas. Setelah proses clustering selesai, gambar berikut menampilkan visualisasi anggota grup di dalam cluster.
Hal 128−135 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Dalam  visualisasi  cluster  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  4,  terdapat  35  produk  yang  direpresentasikan menggunakan scatter/bubble plot. cluster diberi nama Cluster_0, Cluster_1, dan Cluster_2 pada Rapidminer. Produk di Cluster_0,  yang  direpresentasikan  sebagai  grup  cluster  tinggi,  termasuk  Kopi  Susu  Desimal.  Produk  di  Cluster_1, direpresentasikan sebagai grup cluster sedang, termasuk Lemonade Rise. Produk di Cluster_2, direpresentasikan sebagai grup cluster rendah, termasuk Betsu No Kastu.  Cluster ini dan produk anggotanya menunjukkan kesamaan dengan hasil perhitungan manual, meskipun nilai cluster awal tidak ditentukan dengan cara yang sama seperti pada proses perhitungan manual saat menggunakan alat Rapidminer. Namun, hasil yang diperoleh dengan menggunakan Rapidminer tidak jauh berbeda  dengan  model  cluster  manual.  Setelah  melakukan  proses  pemasukan  dataset  dari  35  menu  Desimal  maka didapatkan hasil nilai cluster model pada gambar berikut :

## Gambar 5. Hasil cluster Rapidminer
Seperti terlihat pada Gambar 5 analisis kluster dari 35 dataset menghasilkan tiga kluster, ditetapkan sebagai C_0, C_1, dan C_2, masing-masing berisi 12, 18, dan 5 item. Setelah perhitungan manual dan penggunaan tools RapidMiner hasil akhir adalah mengkonfirmasi pengelompokan yang akurat.
Table 6 . Hasil Kedekatan Perhitungan Manual Cluster Anggota Cluster Jumlah Anggota C1 15,16,17,18,19,24,25,27,28,30,34,35 12 C2 1,3,4,5,8,9,10,11,13,14,20,21,22,26,29,31,32,33 18 C3 2,5,7,12,23 5
Setelah melakukan perhitungan yang melibatkan 35 item data dengan menggunakan Algoritma K-Medoids dan penggunaan tools Rapidminer  tabel  diatas  menunjukan  hasil clustering dengan  anggota cluster dan  jumlah  anggota . Anggota cluster yang tertera pada tabel 6 terdapat 5 item menu yang paling sedikit terjual yaitu Chiken Katsu, Jap Style, Red  Velvet,  Tiramisu  dan  Betsu  No  Katsu. Pada hasil  tersbut  beberapa  menu  perlu  dilakukan  strategi  promosi  untuk meiningkatkan kualitas pada produk menu agar penjualan pada item menu tersebut tidak tertinggal.

## 4. KESIMPULAN
Dari penggunaan algoritma k-medoids dengan tools RapidMiner untuk melakukan clustering menu di dapati hasil bahwa kedai  kopi  Desimal  memerlukan  strategi  penjualan  pada  produk  menu  yang  rendah  agar  produk  menu  tersebut  dapat dikembangkan kembali. Penggunaan algoritma ini mampu mengidentifikasi dan mengklasifikasikan menu yang paling banyak terjual  hingga mampu mengidentifikasi  menu yang mungkin tidak terlalu sering dijual, namun  masih  populer. Hasil  tersebut  dapat  membantu  kedai  kopi  Desimal  dalam  meningkatkan  penjualan  dan  meningkatkan  kepuasan pelanggan. Dari hasil clustering menggunakan algoritma k-medoids adalah bahwa 18 item produk pada cluster 0, 12 item produk  pada  cluster  1  dan  5  item  produk  pada  cluster  2.  Pada  pengujian  dengan  Rapidminer  dengan  menampilkan  3 clustering juga menunjukkan bahwa tingkat kebenaran clustering yang sama.

## REFERENCES
[1] P. Sianturi and R. Mahyuni, “Analisis Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Dalam Mengklasterkan Menu Makan Potensial  Di  Cafe  Minum  Kopi  STMIK  Triguna  Dharma  **  Program  Studi  Sistem  Informasi,  STMIK  Triguna  Dharma ***Program  Studi  Manajemen  Informatika,  STMIK  Triguna  Dharma,”  J.  CyberTech,  vol.  3,  no.  8,  pp.  1412–1419,  2020, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/
[2] Normah, B. Rifai, S. Vambudi, and R. Maulana, “Analisa Sentimen Perkembangan Vtuber Dengan Metode Support Vector Machine Berbasis SMOTE,” J. Tek. Komput. AMIK BSI, vol. 8, no. 2, pp. 174–180, 2022, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[3] S. N. Adila and N. Aziz, “Pengaruh Strategi Promosi Terhadap Keputusan Pembelian Yang Dimediasi Oleh Minat Beli Pada Konsumen Restoran Kfc Cabang Khatib Sulaiman Padang,” OSF Prepr., pp. 1–16, 2019.
[4] A. A. Rifa’i, M. Fatchan, and Nanang Tedi Kurniadi, “Penerapan Algoritma K-Means Dalam Klasterisasi Penjualan Laptop,” J. SIGMA, vol. 1, no. 1, pp. 147–158, 2022, [Online]. Available:
https://jurnal.pelitabangsa.ac.id/index.php/sigma/article/view/1440
[5] W. A. Triyanto, “ALGORITMA K-MEDOIDS UNTUK PENENTUAN STRATEGI PEMASARAN PRODUK,” J. SIMETRIS, vol. 6, 2015.
Hal 128−135 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
[6] S. F. Mulaki, N. Setiyawati, and A. F. Wijaya, “Analisis Data Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Means Clustering sebagai Dasar Pelaksana Promosi,” JBASE - J. Bus. Audit Inf. Syst., vol. 1, no. 2, pp. 30–39, 2018, doi: 10.30813/.v1i2.1259.
[7] Agneresa, A. L. Hananto, S. S. Hilabi, A. Hananto, and Tukino, “Strategi Promosi Penerapan Data Mining Mahasiswa Baru Dengan Metode K-Means Clustering Agneresaa,” vol. 02, no. 02, pp. 25–34, 2022.
[8] S. Silitonga, E. Irawan, S. Saifullah, M. R. Lubis, and I. Parlina, “Pengelompokan Nilai Akademik untuk Menentukan Kenaikan Kelas  Menggunakan  Algoritma  K-Medoids,”  Pros.  Semin.  Nas.  Ris.  Inf.  Sci.,  vol.  1,  no.  September,  p.  740,  2019,  doi: 10.30645/senaris.v1i0.80.
[9] A. Lia Hananto et al., “Analysis of Drug Data Mining with Clustering Technique Using K-Means Algorithm,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1908, no. 1, 2021, doi: 10.1088/1742-6596/1908/1/012024.
[10]  N. Zulfa, R. I. Auliya, and A. Zaenal, “Analisis Data Mining Untuk Clustering Kasus Covid-19 Di Provinsi Lampung Dengan Algoritma  K-Means,”  J.  Teknol.  dan  Sist.  Inf.,  vol.  2,  no.  2,  p.  100,  2021,  [Online].  Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[11]  R. K. Purba and E. Bu’ulolo, “Implementasi Algoritma K-Medoids dalam Pengelompokan Mahasiswa yang Layak Mendapat Bantuan Uang Kuliah Tunggal,” INSOLOGI J. Sains dan Teknol., vol. 1, no. 2, pp. 79–86, 2022, doi: 10.55123/insologi.v1i2.195.
[12]  S. Nuraini, I. Gunawan, and W. Saputra, “Utilization of K-Medoids Algorithm for Klustering of Oil Palm Sprouts,” JOMLAI J. Mach. Learn. Artif. Intell., vol. 1, no. 1, pp. 11–22, 2022, doi: 10.55123/jomlai.v1i1.160.
[13]  T. Ibadah, D. Sumatera, D. Maulana, and S. Sundari, “Penerapan Algoritma K-Medoids Dalam Klasterisasi Penyebaran,” no. 1, pp. 51–59, 2022.
[14]  F. A. Bramasta and R. Helilintar, “Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Strategi Penjualan Toko Sepatu,” Pros. SEMNAS INOTEK …, pp. 236–241, 2021, [Online]. Available:
https://proceeding.unpkediri.ac.id/index.php/inotek/article/view/1135%0Ahttps://proceeding.unpkediri.ac.id/index.php/inotek/a rticle/download/1135/736
[15]  D.  Sepri,  Y.  Fimazid,  S.  Bangek  Koto  Tangah,  and  W.  Sumatera,  “Pengelompokan  Penyebaran  Covid-19  di  Kota  Padang Menggunakan Algoritma K-Medoids,” Inf. Syst. search J., vol. 1, no. 2, pp. 2775–4669, 2021.
[16]  S. Sindi, W. R. O. Ningse, I. A. Sihombing, F. I. R.H.Zer, and D. Hartama, “Analisis Algoritma K-Medoids Clustering Dalam Pengelompokan  Penyebaran  Covid-19  Di  Indonesia,”  J.  Teknol.  Inf.,  vol.  4,  no.  1,  pp.  166–173,  2020,  doi: 10.36294/jurti.v4i1.1296.
[17]  A. A. D. Sulistyawati and M. Sadikin, “Penerapan Algoritma K-Medoids Untuk Menentukan Segmentasi Pelanggan,” Sistemasi, vol. 10, no. 3, p. 516, 2021, doi: 10.32520/stmsi.v10i3.1332.
[18]  P.  A.  Kusuma  and  A.  U.  Firmansyah,  “Deteksi  Penyebaran  Penyakit  Tuberkulosis  dengan  Algoritma  K-Means  Clustering Menggunakan  Rapid  Miner  Abstrak  Penyebaran  Penyakit  TBC  di  Riau  Menggunakan  Rapid  Miner  ”.  Dimana  menurutnya mining memakai Metode Algoritma K-Means Clustering terbukti efektif u,” vol. 8, no. 2, pp. 41–54, 2022.
[19]  D. Jollyta, W. Ramdhan, and M. Zarlis, Konsep Data Mining Dan Penerapan. Deepublish, 2020.
[20]  E. Buulolo, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi. Deepublish, 2020.